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lm-format-enforcer

开源库实现语言模型输出格式的精确控制

lm-format-enforcer语言模型JSON Schema令牌过滤输出格式控制Github开源项目

lm-format-enforcer是一个Python开源库,用于确保语言模型输出符合特定格式,如JSON Schema或正则表达式。该库通过在生成过程中过滤tokens来实现精确控制,同时保留模型的灵活性。它支持多种主流LLM框架,提供批处理生成和波束搜索等功能,可处理JSON schema中的复杂结构。这为开发者提供了一种简便方法来获得结构化的AI生成内容。

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介绍相关项目
LLamaTuner - 大语言模型微调工具，支持几乎所有GPU
GithubLLamaTunerSupervised fine-tuning dataset大语言模型开源项目数据预处理模型训练
LLamaTuner是一款高效、灵活且功能全面的大语言模型微调工具。支持在几乎所有GPU上进行大语言模型的预训练和微调，包括单个8GB GPU上微调7B LLM和超过70B模型的多节点微调。自动调度高性能算子如FlashAttention和Triton内核，兼容DeepSpeed以提升训练吞吐量。支持多种LLM和VLM，以及QLoRA和LoRA等多种训练算法，提供连续预训练、指令微调和代理微调等功能，还能与大型模型进行对话。
Awan LLM - AI语言模型API服务提供无限制token生成
AI工具APIAwan LLM支持无限令牌生成模型
Awan LLM作为AI语言模型API服务提供商，特色在于无限制token生成。该服务拥有独立数据中心和GPU，保证性能和成本效益。其API接口简单易用，并承诺不记录任何提示或生成内容，注重用户隐私保护。Awan LLM采用透明定价模式，仅设置明确的请求速率限制。对比自主托管LLM解决方案，Awan LLM提供了更具经济性和效率的选择。
ml-engineering - 大规模语言模型与多模态模型的训练方法
BLOOM-176BContextual.AIGithubHuggingFaceLarge Language ModelsVLM开源项目
本指南系统介绍了方法、工具和逐步操作说明，帮助工程师成功训练大规模语言模型（LLM）和多模态模型（VLM）。内容涵盖丰富的脚本和命令，适合LLM/VLM训练工程师和操作员使用。基于作者在开源BLOOM-176B和IDEFICS-80B模型训练中的经验，提供有效解决方案，并持续更新，服务于ML社区。
RefChecker - 针对大语言模型输出的精细化幻觉检测框架
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RefChecker是一个标准化评估框架，用于检测大语言模型(LLM)输出中的细微幻觉。该框架将LLM响应分解为知识三元组，在三种不同背景下进行精细化幻觉检测。项目包括人工标注的基准数据集、模块化架构和自动化检查器，有助于评估和改进LLM输出的事实准确性。RefChecker为研究人员和开发者提供了评估和提高LLM生成内容可靠性的工具。
Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2-GGUF - 提升文本生成技术的精度和合规性
GithubHuggingfaceLlama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2准确性开源项目未过滤模型量化
基于Llama-3.1-8B-Instruct的项目，旨在提高文本生成的精确性和合规性，并遵循Meta的Llama 3.1社区协议。量化的Lexi模型在多种数据集上评估，IFEval数据集精度达77.92%。用户可自定义系统提示以优化效果，建议在服务部署前添加对齐层以确保合规。使用生成内容时需谨慎负责。
streaming-llm - 突破输入长度限制的流式语言模型框架
AI对话GithubStreamingLLM开源项目无限长度输入注意力机制语言模型
StreamingLLM是一个创新框架，使大型语言模型能处理超长输入序列。它通过注意力汇聚点技术解决了长文本处理的内存和性能问题，无需额外微调。在多轮对话等流式应用中，StreamingLLM比基线方法速度提升最高22.2倍。该技术已被多个知名项目采用，为语言模型的实际应用开辟了新途径。
onprem - 本地运行大型语言模型 安全处理私密数据
GithubOnPrem.LLM代码生成向量数据库大语言模型开源项目本地部署
OnPrem.LLM是一个Python工具包，支持在本地机器上运行大型语言模型，处理非公开数据。该工具兼容本地LLM和OpenAI API，提供文档问答、文本摘要和信息提取等功能。适用于需要在防火墙内处理敏感信息的企业，可轻松将本地LLM集成到实际应用中。
yet-another-applied-llm-benchmark - 基于真实场景的大语言模型能力评估基准
API密钥Docker容器GithubLLM基准测试开源项目数据流DSL模型评估
yet-another-applied-llm-benchmark是一个评估大语言模型在实际应用场景中表现的基准测试项目。该项目包含近100个源自真实使用情况的测试案例，涵盖代码转换、反编译、SQL生成等多种任务。通过简单的数据流DSL设计测试，项目提供了一个灵活的框架来评估大语言模型的实际能力。这个基准虽不是严格的学术标准，但为开发者提供了衡量大语言模型在日常编程任务中表现的实用方法。
LLM.swift - 多平台兼容的大型语言模型交互Swift库
GithubHuggingFaceModelLLM.swiftSwiftasynclarge language models开源项目
`LLM.swift` 是一个简洁易用的库，支持在macOS、iOS、watchOS、tvOS和visionOS上与大型语言模型本地交互。开发者可通过SPM或直接复制代码在Xcode项目中使用。此库基于`llama.cpp`，性能优越，并保持与最新更新同步。其设计允许自定义输入预处理、输出后处理及动态更新功能，并支持从HuggingFace获取模型数据，适用于跨平台高效语言模型交互的需求。
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